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Abstract

一种车联网动态自组网的方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、本车接收附近连接车辆的通讯消息；S2、判断连接车辆是否在管理队列中，如果连接车辆在管理队列中则继续计算本车运动轨迹，如果连接车辆不在管理队列中，则判断该连接车辆是否满足车头方向条件，如果该连接车辆满足车头方向条件则将该车辆加入节点管理队列，并随后计算本车运动轨迹；S3、在完成计算本车运动轨迹之后，继续计算连接车辆的运动轨迹；S4、如果本车的运动轨迹与连接车辆的运动轨迹的轨迹点数据存在相同的点，则识别应用场景并报警；如果轨迹点数据完全不同，则删除该节点。

Description

一种车联网动态自组网的方法
技术领域
本申请涉及一种车联网自组网的方法，具体地，属于一种车联网动态自组网的方法。
背景技术
基于蜂窝网络的通讯技术C-V2X是未来车联网的发展趋势，它有部署成本低、网络覆盖广等优点。C-V2X作为5G的重要组成部分持续演进。在车联网中，组网策略是一项关键的技术，也是研究的重点和难点。在广域网络中，研究车联网的组网策略，需要解决以下几个问题：一、连接节点数量巨大，应用环境复杂多变；二、通讯节点密度高，存在通讯信道竞争问题；三、车载终端属于嵌入式设备，数据处理能力有限，各节点通讯过于频繁，将影响终端***功能的正常使用。
目前，车联网的组网策略，常规的方式是将所有通讯范围内的连接节点放入到节点池中，通过应用场景进行分类后，设计队列的数据结构进行管理。该方法存在着以下几个问题：一、场景识别的算法需要耗费一定的***资源，在真实道路中，连接节点数量巨大，车载终端***资源有限，无法承受如此巨大的运算；二、由于车辆高速移动的过程中，连接节点的跳变比较频繁，节点队列的增删操作频繁会影响车载终端的整体性能；三、连接节点数量巨大，冗余数据会产生噪声，导致场景识别的误判，影响***稳定性。例如，车头方向为反向行驶的两车，是不会发生任何事故的，不应该接收和处理该节点的任何信息。四、在蜂窝网的广域网络内，通讯距离是无限的，无法确定有效的作用域。
发明内容
本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷，提供一种车联网动态自组网的方法。
本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题。
本发明的首要目的是解决技术问题：连接节点数量巨大，冗余数据会产生噪声，导致场景识别的误判，影响***稳定性。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种车联网动态自组网的方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、本车（HV）接收附近连接车辆（RV）的通讯消息；
S2、判断连接车辆（RV）是否在管理队列中，如果连接车辆（RV）在管理队列中则继续计算本车（HV）运动轨迹，如果连接车辆（RV）不在管理队列中，则判断该连接车辆（RV）是否满足车头方向条件，如果该连接车辆（RV）满足车头方向条件则将该车辆加入节点管理队列，并随后计算本车(HV)运动轨迹；
S3、在完成计算本车(HV)运动轨迹之后，继续计算连接车辆（RV）的运动轨迹；
S4、如果本车（HV）的运动轨迹与连接车辆（RV）的运动轨迹的轨迹点数据存在相同的点，则识别应用场景并报警；如果轨迹点数据完全不同，则删除该节点。
进一步的，判断是否满足车头方向条件的方法为：以本车（HV）为中心，根据连接车辆（RV）车头方向信息，筛选出车头方向指向中心的车辆，加入到节点管理队列并以速度方向模型Pi（v，h）表示，其中i表示连接节点的序号，V表示连接车辆的速度，h表示连接车辆的车头方向。
进一步的，计算本车的运动轨迹的方法是根据本车（HV）的位置信息、速度、车头方向以及车身信息，计算出本车（HV）的运动轨迹点，以时间位置模型MHi（t，x，y）存储到数组中，其中i表示轨迹点的序号，t表示到达位置所需要的时间点，x表示到达位置的经度，y表示到达位置的纬度。
进一步的，计算连接车辆运动轨迹的方法为根据连接车辆（RV）的位置信息、速度、车头方向以及车身信息，计算连接车辆（RV）的运动轨迹点，以时间位置模型MRj（t，x，y）存储到二维数组a[i][j]中，其中i表示连接节点的序号，j表示该节点的运动轨迹点的序号。
进一步的，在步骤S4中，循环把连接车辆（RV）的MRj数据与本车（HV）的MHi数据进行比较，如果所有数据点均不相同，把连接车辆（RV）从节点管理队列中删除，如果连接车辆（RV）的MRj数据与本车（HV）的MHi有相同的数据点，根据连接车辆（RV）的位置信息、速度、车头方向以及车身信息使用场景算法进行计算，识别出相应的应用场景并报警。
进一步的，根据本车（HV）的位置信息、速度、车头方向以及车身信息和通讯消息中上报的连接车辆（RV）的位置信息、速度、车头方向以及车身信息实时计算更新Pi，MHi和MRj的数据，将不符合组网条件的跳变节点从节点管理队列中删除。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：本发明主要是通过车头方向和运动轨迹两个条件作为组网条件，筛选出满足条件的组网节点，并以本车为中心对连接节点进行动态管理。改善和解决了以下几个问题：一、较少了冗余信息的处理，改善了因为连接节点数量巨大而导致***稳定性问题；二、加强了连接节点的管理，有利于应用场景的识别和预警；三、解决了广域网内，有效作用域无法确定的问题。
附图说明
图1为车头方向判断示意图。
图2为汽车运动轨迹交点判断示意图。
图3车联网动态自组网流程图
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的；相同或相似的标号对应相同或相似的部件；附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
参见附图1-3，一种车联网动态自组网的方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、本车（HV）接收附近连接车辆（RV）的通讯消息；
S2、判断连接车辆（RV）是否在管理队列中，如果连接车辆（RV）在管理队列中则继续计算本车（HV）运动轨迹，如果连接车辆（RV）不在管理队列中，则判断该连接车辆（RV）是否满足车头方向条件，如果该连接车辆（RV）满足车头方向条件则将该车辆加入节点管理队列，并随后计算本车(HV)运动轨迹；
S3、在完成计算本车(HV)运动轨迹之后，继续计算连接车辆（RV）的运动轨迹；
S4、如果本车（HV）的运动轨迹与连接车辆（RV）的运动轨迹的轨迹点数据存在相同的点，则识别应用场景并报警；如果轨迹点数据完全不同，则删除该节点。
实施例2
本实施例类似于实施例 1，进一步的，判断是否满足车头方向条件的方法为：以本车（HV）为中心，根据连接车辆（RV）车头方向信息，筛选出车头方向指向中心的车辆，加入到节点管理队列并以速度方向模型Pi（v，h）表示，其中i表示连接节点的序号，V表示连接车辆的速度，h表示连接车辆的车头方向。如图1所示，符合组网条件的车辆有RV1、RV2、RV3和RV4。
计算本车的运动轨迹的方法是根据本车（HV）的位置信息、速度、车头方向以及车身信息，计算出本车（HV）的运动轨迹点，以时间位置模型MHi（t，x，y）存储到数组中，其中i表示轨迹点的序号，t表示到达位置所需要的时间点，x表示到达位置的经度，y表示到达位置的纬度。
计算连接车辆运动轨迹的方法为根据连接车辆（RV）的位置信息、速度、车头方向以及车身信息，计算连接车辆（RV）的运动轨迹点，以时间位置模型MRj（t，x，y）存储到二维数组a[i][j]中，其中i表示连接节点的序号，j表示该节点的运动轨迹点的序号。
在步骤S4中，循环把连接车辆（RV）的MRj数据与本车（HV）的MHi数据进行比较，如果所有数据点均不相同，把连接车辆（RV）从节点管理队列中删除，如图2所示，RV3与HV的运动轨迹无交点，因此可以把RV3从节点管理队列PM中删除；如果连接车辆（RV）的MRj数据与本车（HV）的MHi有相同的数据点，根据连接车辆（RV）的位置信息、速度、车头方向以及车身信息使用场景算法进行计算，识别出相应的应用场景并报警。如图2所示，RV1与HV的运动轨迹有交点，因此把RV1的相关信息进行场景算法计算，识别出本车HV与RV1的应用场景并预警。
根据本车（HV）的位置信息、速度、车头方向以及车身信息和通讯消息中上报的连接车辆（RV）的位置信息、速度、车头方向以及车身信息实时计算更新Pi，MHi和MRj的数据，将不符合组网条件的跳变节点从节点管理队列中删除。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种车联网动态自组网的方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、本车（HV）接收附近连接车辆（RV）的通讯消息；
S2、判断连接车辆（RV）是否在管理队列中，如果连接车辆（RV）在管理队列中则继续计算本车（HV）运动轨迹，如果连接车辆（RV）不在管理队列中，则判断该连接车辆（RV）是否满足车头方向条件，如果该连接车辆（RV）满足车头方向条件则将该车辆加入节点管理队列，并随后计算本车(HV)运动轨迹；
S3、在完成计算本车(HV)运动轨迹之后，继续计算连接车辆（RV）的运动轨迹；
S4、如果本车（HV）的运动轨迹与连接车辆（RV）的运动轨迹的轨迹点数据存在相同的点，则识别应用场景并报警；如果轨迹点数据完全不同，则删除该节点。
2.根据权利要求1所述的车联网动态自组网的方法，其特征在于：判断是否满足车头方向条件的方法为：以本车（HV）为中心，根据连接车辆（RV）车头方向信息，筛选出车头方向指向中心的车辆，加入到节点管理队列并以速度方向模型Pi（v，h）表示，其中i表示连接节点的序号，V表示连接车辆的速度，h表示连接车辆的车头方向。
3.根据权利要求1或2所述的车联网动态自组网的方法，其特征在于：计算本车的运动轨迹的方法是根据本车（HV）的位置信息、速度、车头方向以及车身信息，计算出本车（HV）的运动轨迹点，以时间位置模型MHi（t，x，y）存储到数组中，其中i表示轨迹点的序号，t表示到达位置所需要的时间点，x表示到达位置的经度，y表示到达位置的纬度。
4.根据权利要求3所述的车联网动态自组网的方法，其特征在于：计算连接车辆运动轨迹的方法为根据连接车辆（RV）的位置信息、速度、车头方向以及车身信息，计算连接车辆（RV）的运动轨迹点，以时间位置模型MRj（t，x，y）存储到二维数组a[i][j]中，其中i表示连接节点的序号，j表示该节点的运动轨迹点的序号。
5.根据权利要求4所述的车联网动态自组网的方法，其特征在于：所述步骤S4中，循环把连接车辆（RV）的MRj数据与本车（HV）的MHi数据进行比较，如果所有数据点均不相同，把连接车辆（RV）从节点管理队列中删除，如果连接车辆（RV）的MRj数据与本车（HV）的MHi有相同的数据点，根据连接车辆（RV）的位置信息、速度、车头方向以及车身信息使用场景算法进行计算，识别出相应的应用场景并报警。
6.根据权利要求5 所述的车联网动态自组网的方法，其特征在于：根据本车（HV）的位置信息、速度、车头方向以及车身信息和通讯消息中上报的连接车辆（RV）的位置信息、速度、车头方向以及车身信息实时计算更新Pi，MHi和MRj的数据，将不符合组网条件的跳变节点从节点管理队列中删除。
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